(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｘ線を発生するＸ線管と、
前記Ｘ線管から発生され被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、
前記Ｘ線管を回転可能に支持する支持機構と、
前記Ｘ線管を回転させるために前記支持機構を制御する制御部と、
前記Ｘ線検出器を介して前記被検体に関する投影データを収集する収集部と、
前記投影データのうちの、第１のビュー角から第２のビュー角までの角度範囲である第１ビュー角範囲の投影データセットに基づいて第１中間画像を発生し、前記第１ビュー角範囲よりも狭い第２ビュー角範囲の投影データセットに基づいて第２中間画像を発生する中間画像発生部と、
前記第１中間画像と前記第２中間画像との画素値差に応じた特徴量に基づいて重み係数を算出する重み係数算出部と、
前記重み係数に基づいて前記第１中間画像と前記第２中間画像との重み付け加算に関する結果画像を発生する結果画像発生部と、
を具備するＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項２】
前記第１ビュー角範囲に含まれるビュー数は、再構成断面位置における画像再構成に寄与可能なビュー数以下、且つ１８０度＋ファン角に含まれるビュー数より多く設定され、
前記第２ビュー角範囲に含まれるビュー数は、再構成断面位置における画像再構成に寄与可能なビュー数未満、且つ１８０度＋ファン角に含まれるビュー数以上に設定される、
請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項３】
前記再構成断面位置における画像再構成に寄与可能なビュー数は、スキャン条件及び再構成条件のうちの１つに応じて決定される、請求項２記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項４】
前記第１中間画像と前記第２中間画像との前記画素値差を画素毎に算出する画素値差算出部をさらに備え、
前記重み係数算出部は、前記算出された画素値差に基づいて前記重み係数を画素毎に算出する、
請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項５】
前記制御部は、前記Ｘ線管を繰り返し回転するために前記支持機構を制御する、請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項６】
前記被検体を前記Ｘ線管の回転軸に沿って移動可能に支持する寝台をさらに備え、
前記制御部は、前記Ｘ線管を繰り返し回転するために前記支持機構を制御し、且つ前記天板を前記回転軸に沿って移動させるために前記寝台を制御する、
請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項７】
前記画素値差は、前記第１中間画像と前記第２中間画像との差分、前記第１中間画像と前記第２中間画像とに関する相関係数、又は前記第１中間画像と前記第２中間画像とに関するオプティカルフローに基づいて算出される、請求項１記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項８】
Ｘ線を発生するＸ線管と、
前記Ｘ線管から発生され被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、
前記Ｘ線管を回転可能に支持する支持機構と、
前記Ｘ線管を繰り返し回転させるために前記支持機構を制御する制御部と、
前記Ｘ線検出器を介して前記被検体に関する投影データを収集する収集部と、
前記投影データのうちの第１投影データセットに基づいて単一の第１中間画像を発生し、前記投影データのうちの複数のスキャン時刻に関する複数の第２投影データセットに基づいて複数の第２中間画像をそれぞれ発生する中間画像発生部であって、前記第１投影データセットに含まれるビュー数は、前記第２投影データセットに含まれるビュー数に比して多く、
前記複数の第２中間画像より時間分解能に基づいて選択された第２中間画像に基づいて時間分解能優先型の単一の第３中間画像を発生する第３中間画像発生部と、
前記第１中間画像と前記第３中間画像との画素値差に応じた特徴量に基づいて重み係数を算出する重み係数算出部と、
前記重み係数に基づいて前記第１中間画像と前記第３中間画像との重み付け加算に関する結果画像を発生する結果画像発生部と、
を具備するＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項９】
前記第３中間画像発生部は、前記複数の第２中間画像の中から画素値変化が最も少ない画像を前記第３中間画像として特定する、請求項８記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１０】
前記画素値変化は、前記複数の第１中間画像間の差分、前記複数の第１中間画像に関する相関係数、又は前記複数の第１中間画像に関するオプティカルフローに基づいて算出される、請求項９記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１１】
前記第３中間画像発生部は、前記複数の第２中間画像を構成する複数の画素の各々について、画素値変化が最小の画素を特定し、前記特定された複数の画素に基づいて前記第３中間画像を発生する、請求項８記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１２】
前記画素値変化は、前記複数の第１中間画像間の差分、前記複数の第１中間画像に関する相関係数、又は前記複数の第１中間画像に関するオプティカルフローに基づいて算出される、請求項１１記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１３】
前記第１ビュー角範囲に含まれるビュー数は、再構成断面位置における画像再構成に寄与可能なビュー数以下、且つ１８０度＋ファン角に含まれるビュー数より多く設定され、
前記第２ビュー角範囲に含まれるビュー数は、再構成断面位置における画像再構成に寄与可能なビュー数未満、且つ１８０度＋ファン角に含まれるビュー数以上に設定される、
請求項８記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１４】
前記制御部は、前記Ｘ線管を繰り返し回転するために前記支持機構を制御する、請求項８記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１５】
前記被検体を前記Ｘ線管の回転軸に沿って移動可能に支持する寝台をさらに備え、
前記制御部は、前記Ｘ線管を繰り返し回転するために前記支持機構を制御し、且つ前記天板を前記回転軸に沿って移動させるために前記寝台を制御する、
請求項８記載のＸ線コンピュータ断層撮影装置。
【請求項１６】
前記被検体に関する投影データを記憶する記憶部と、
前記投影データのうちの第１のビュー角から第２のビュー角までの角度範囲である第１ビュー角範囲の投影データセットに基づいて第１中間画像を発生し、前記第１ビュー角範囲よりも狭い第２ビュー角範囲の投影データセットに基づいて第２中間画像を発生する中間画像発生部と、
前記第１中間画像と前記第２中間画像との画素値差に応じた特徴量に基づいて重み係数を算出する重み係数算出部と、
前記重み係数に基づいて前記第１中間画像と前記第２中間画像との重み付け加算に関する結果画像を発生する結果画像発生部と、
を具備する画像処理装置。
【請求項１７】
ヘリカルスキャン又は複数回の円軌道スキャンにより収集された投影データを記憶する記憶部と、
前記投影データのうちの第１投影データセットに基づいて単一の第１中間画像を発生し、前記投影データのうちの複数のスキャン時刻に関する複数の第２投影データセットに基づいて複数の第２中間画像をそれぞれ発生する中間画像発生部であって、前記第１投影データセットに含まれるビュー数は、前記第２投影データセットに含まれるビュー数に比して多く、
前記複数の第２中間画像より時間分解能に基づいて選択された第２中間画像に基づいて時間分解能優先型の単一の第３中間画像を発生する第３中間画像発生部と、
前記第１中間画像と前記第３中間画像との画素値差に応じた特徴量に基づいて重み係数を算出する重み係数算出部と、
前記重み係数に基づいて前記第１中間画像と前記第３中間画像との重み付け加算に関する結果画像を発生する結果画像発生部と、
を具備する画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（Ｘ線ＣＴ装置）によるスキャン方式は、円軌道スキャンとヘリカルスキャンとに大別される。円軌道スキャン中において寝台は、移動されない。ヘリカルスキャン中において寝台は、被検体の体軸に沿って移動される。
【０００３】
近年、６４列等の多数のＸ線検出器列を搭載した多列のＸ線検出器が導入されている。多列のＸ線検出器の導入により、被検体の胸部から腹部までの広範囲を１回のヘリカルスキャンでスキャンする場合が増えている。この場合、画像ノイズ低減のため、ビームピッチは、比較的遅い１以下に設定されている。
【０００４】
一方、肺野をＸ線でヘリカルスキャンする場合がある。肺は、心臓の近傍に位置し、常に心臓の鼓動に伴って動いている。肺野のヘリカルスキャンにおいてビームピッチが１以下に設定された場合、画像再構成に寄与できる投影データがＸ線管１回転分以上収集される。これら全ての投影データを画像再構成に利用した場合、画像ノイズが低減され良質の画像データが発生される。この反面、心拍に伴う肺の動きに起因し、１回転分以上の投影データを画像の再構成に利用した場合、時間分解能が悪化し、画像が不鮮鋭になることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２―３２５７５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
目的は、画像ノイズを悪化させることなく、時間分解能を改善することができるＸ線ＣＴ装置及び画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置は、Ｘ線を発生するＸ線管と、前記Ｘ線管から発生され被検体を透過したＸ線を検出するＸ線検出器と、前記Ｘ線管を回転可能に支持する支持機構と、前記Ｘ線管を回転させるために前記支持機構を制御する制御部と、前記Ｘ線検出器を介して前記被検体に関する投影データを収集する収集部と、前記投影データのうちの、第１のビュー角から第２のビュー角までの角度範囲である第１ビュー角範囲の投影データセットに基づいて第１中間画像を発生し、前記第１ビュー角範囲よりも狭い第２ビュー角範囲の投影データセットに基づいて第２中間画像を発生する中間画像発生部と、前記第１中間画像と前記第２中間画像との画素値差に応じた特徴量に基づいて重み係数を算出する重み係数算出部と、前記重み係数に基づいて前記第１中間画像と前記第２中間画像との重み付け加算に関する結果画像を発生する結果画像発生部と、を具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の概略的な構成を示す図。
【図２】図１の架台の構造の模式図。
【図３】第１実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の動作の典型的な流れを示す図。
【図４】第２実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の動作の典型的な流れを示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置及び画像処理装置を図面を参照しながら説明する。
【００１０】
（第１実施形態）
図１は、本実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の構成を示している。
【００１１】
図１に示すように、Ｘ線ＣＴ装置は、架台（ガントリ）１０、寝台２０、及び画像処理装置３０を備えている。架台１０は、回転フレーム１１を有する。回転フレーム１１は、Ｘ線管１２とＸ線検出器１３とを装備している。Ｘ線管１２とＸ線検出器１３とは、被検体Ｐを挟んで向き合うように回転フレーム１１に設けられている。また、架台１０は、高電圧発生部１４、回転駆動部１５、絞り駆動部１６、及びＤＡＳ１７を有している。
【００１２】
回転フレーム１１は、回転軸回りにＸ線管１２とＸ線検出器１３とを回転可能に支持する。回転軸は、Ｘ線管１２のＸ線焦点とＸ線検出器１３の検出面中心とを結ぶ直線の中間点で交差し、この直線に直交する。回転フレーム１１は、回転駆動部１５からの駆動信号の供給を受けて回転軸回りに回転する。回転駆動部１５は、制御部３１からの制御信号に従って回転フレーム１１を回転させる。制御部３１については後述する。
【００１３】
ここでＸＹＺ直交座標系を導入する。Ｚ軸は、回転フレーム１１の回転軸に規定される。Ｙ軸は、Ｘ線管１２のＸ線焦点とＸ線検出器１３の検出面の中心とを結ぶ軸に規定される。Ｙ軸は、Ｚ軸に直交する。Ｘ軸は、Ｙ軸とＺ軸とに直交する軸に規定される。このように、ＸＹＺ直交座標系は、Ｘ線管１２の回転とともに回転する回転座標系を構成する。
【００１４】
高電圧発生部１４は、制御部３１からの制御信号に従って、スキャン条件に応じた高電圧をＸ線管１２に印加する。Ｘ線管１２は、高電圧発生部１４からの高電圧によってＸ線を発生する。Ｘ線管１２に設けられたＸ線窓の近傍には、Ｘ線遮蔽板（絞り）１６１が移動可能に設けられている。Ｘ線は、絞り１６１の開口の形状に応じてファン形状やコーン形状に整形される。絞り駆動部１６は、Ｘ線のスライス方向の照射範囲を調整するために、スキャン条件に従って絞り１６１を移動させる。
【００１５】
Ｘ線検出器１３は、Ｘ線管１２から発生され被検体Ｐを透過したＸ線を検出し、検出されたＸ線の強度に応じた電気信号を出力する。図２に示すように、Ｘ線検出器１３は、１次元あるいは２次元状に配列された複数のＸ線検出素子１３１ａ〜１３ｍｎを装備する。ｎ個（例えば、１０００個）のＸ線検出素子がＺ軸を中心とした円弧（回転フレーム１１の開口部１１ａの内周面）に沿って配列される。Ｘ線検出素子の配列方向は、チャンネル方向Ｃと呼ばれる。チャンネル方向Ｃに沿って配列された複数のＸ線検出素子１３１ａ〜１３ｍｎは、Ｘ線検出器列と呼ばれる。複数のＸ線検出器列は、Ｚ軸に平行するスライス方向Ｓに沿ってｍ列（例えば、６４列）だけ配列される。
【００１６】
図１に示すように、Ｘ線検出器１３には、ＤＡＳ（data acquisition system）１７が接続されている。ＤＡＳ１７は、Ｘ線検出素子で検出されたＸ線の強度に応じた電気信号を収集する。ＤＡＳ１７は、収集された電気信号を増幅し、デジタル信号に変換する。デジタル信号に変換された電気信号は、投影データと呼ばれる。換言すれば、ＤＡＳ１７は、Ｘ線検出器１３を介して被検体Ｐに関する投影データを収集する。
【００１７】
寝台２０は、被検体Ｐが載置される天板２１を有している。天板２１は、基台２２によりＺ軸に沿って移動可能に支持されている。基台２２は、天板駆動部２３を有する。天板駆動部２３は、制御部３１から出力された制御信号に基づいて、回転フレーム１１の１回転当たりの天板２１の移動量を算出する。天板駆動部２３は、ヘルカルスキャン時において、算出された移動量に従って天板２１をＺ軸（被検体Ｐの体軸に平行する）移動させる。
【００１８】
画像処理装置３０は、制御部３１を有している。制御部３１には、上述した高電圧発生部１４、回転駆動部１５、絞り駆動部１６、ＤＡＳ１７、及び天板駆動部２３が接続されている。
【００１９】
さらに、画像処理装置３０は、制御部３１の他に、Ｉ／Ｆ（インターフェース）部３２、投影データ記憶部３３、再構成部３４、画像記憶部３５、画像処理部３６、表示部３７、及び入力部３８を有している。
【００２０】
制御部３１は、Ｘ線ＣＴ装置の中枢として機能する。例えば、制御部３１は、Ｘ線の発生を制御するために、高電圧発生部１４に制御信号を供給する。また、制御部３１は、回転フレーム１１の回転を制御するために、回転駆動部１５に制御信号を供給する。また、制御部３１は、投影データの収集を制御するために、ＤＡＳ１７に制御信号を供給する。また、制御部３１は、絞り１６１の開口を制御するために、絞り駆動部１６に制御信号を供給する。また、制御部３１は、天板２１の移動を制御するために、天板駆動部２３に制御信号を供給する。
【００２１】
Ｉ／Ｆ部３２は、ＤＡＳ１７から投影データを受信する。投影データ記憶部３３は、Ｉ／Ｆ部３２を介して入力される投影データを記憶する。再構成部３４は、投影データに基づいて被検体Ｐに関する画像を再構成する。この再構成部３４については後述する。画像記憶部３５は、再構成された画像のデータを記憶する。画像処理部３６は、表示のためのＣＴ画像を生成するために、再構成された画像に種々の画像処理を施す。表示部３７は、ＣＴ画像を表示する。入力部３８は、各種スキャン条件の設定や再構成条件の設定、故障診断のための各種の指示を入力する。
【００２２】
再構成部３４は、中間画像発生部３４１、特徴量算出部３４２、重み係数算出部３４３、結果画像発生部３４４を有している。以下、これら構成要素について説明する。
【００２３】
ここで、１つの画像を再構成するために利用される投影データの集合を投影データセットと呼ぶことにする。１回のＸ線曝射により収集される投影データの集合は、ビュー（view）と呼ばれている。ビュー角度は、Ｘ線管１２の回転軸Ｚ回りの回転角度に対応する。ビュー角範囲は、あるビュー角から他のビュー角までの角度範囲に規定される。ビュー角範囲は、複数のビューを含んでいる。ビュー角範囲の広さは、ビュー数の多さ、すなわち、投影データのデータ量の多さに対応する。
【００２４】
中間画像発生部３４１は、ＤＡＳ１７で収集された投影データのうちの第１ビュー角範囲に関する投影データセットに基づいて第１中間画像を発生する。また、中間画像発生部３４１は、ＤＡＳ１７で収集された投影データのうちの第２ビュー角範囲に関する投影データセットに基づいて第２中間画像を発生する。第２ビュー角範囲は、第１ビュー角範囲よりも狭い。換言すれば、第２ビュー角範囲に含まれるビュー数は、第１ビュー角範囲に含まれるビュー数よりも少ない。第１ビュー角範囲の上限は、ある断面位置（ｚ位置）にある再構成断面の画像再構成に寄与可能なビュー数に規定される。このビュー数は、ビームピッチやヘリカルピッチ等のスキャン条件や、再構成アルゴリズム等の再構成条件に応じて決定される。なおビームピッチは、（ヘリカルピッチ／Ｘ線検出器列数）により規定される。第２ビュー角範囲の下限は、１８０°＋ファン角分のビュー数に規定される。すなわち、上限のビュー数をＡ、下限（１８０°＋ファン角分）のビュー数をＢ、第１ビュー角範囲のビュー数をａ、第２ビュー角範囲のビュー数をｂとした場合、（Ａ≧ａ）＞（ｂ≧Ｂ）という制限が設けられる。ここで、再構成断面の画像再構成に寄与可能な全てのビューを含む投影データセットを、フル投影データセットを呼ぶことにする。また、フル投影データセットのうちの１８０°＋ファン角分のビュー数を含む投影データセットを、ハーフ投影データセットと呼ぶことにする。
【００２５】
例えば、中間画像発生部３４１は、フル投影データセットに基づいて中間画像ＯＲＧを再構成し、ハーフ投影データセットに基づいて中間画像ＨＡＬＦを再構成する。中間画像ＯＲＧは第１中間画像として扱われ、中間画像ＨＡＬＦは第２中間画像として扱われる。
【００２６】
例えば、ビームピッチが０．５、フル投影データセットのビュー数が２回転分（すなわち、７２０°分）の場合、中間画像発生部３４１は、フル投影データセットにデータ冗長度補正の重み付けを適用し、重み付けされたフル投影データセットを発生する。そして中間画像発生部３４１は、Ｆｅｌｄｋａｍｐ法で代表されるフィルタ＋３次元逆投影法を利用して、重み付けされたフル投影データセットから中間画像ＯＲＧを発生する。ここでのデータ冗長度補正は、各ビューのビュー数を等しくするためのビュー方向に応じた重みを有している。
【００２７】
本実施形態に係る重みは、これに限定されるものでない。基本的に２回転分の全ての投影データが正しく冗長度補正されていれば、本実施形態に係る重みに適用可能である。また、３次元逆投影法を利用する場合を例に挙げたが本実施形態はこれに限定されない。例えば、マルチスライス登場初期に使われていたヘルカル補間が利用されてもよい。
【００２８】
中間画像ＨＡＬＦの場合、中間画像発生部３４１は、フル投影データセットの中からハーフ投影データセット（１８０°＋ファン角分の投影データ）を抽出する。例えば、ハーフ投影データセットのビュー方向に関する中心は、再構成断面のビュー位置に一致する。次に中間画像発生部３４１は、抽出されたハーフ投影データセットに上述と同様にしてデータ冗長度補正の重み付けを適用し、重み付けされたハーフ投影データセットを生成する。そして中間画像発生部３４１は、フィルタ＋三次元逆投影法を利用して、重み付けされたハーフ投影データセットから中間画像ＨＡＬＦを発生する。ここでのデータ冗長度補正の重み付けとしては、例えば、ｐａｒｋｅｒが提案した重み付けが採用される。なお、ｐａｒｋｅｒが提案した重み付けの代わりに、上述のヘルカル補間が利用されても良い。
【００２９】
特徴量算出部３４２は、第１中間画像と第２中間画像との画素値差に応じた特徴量を画素毎に算出する。具体的には、特徴量算出部３４２は、第１中間画像と第２中間画像との同一座標の各画素について特徴量を算出する。特徴量は、典型的には、画素値の差分の絶対値である。例えば、特徴量算出部３４２は、同一座標の複数の画素の各々について、中間画像ＯＲＧの画素の画素値と中間画像ＨＡＬＦの画素の画素値との差分の絶対値を算出する。しかしながら、本実施形態はこれに限定されない。他の特徴量としては、例えば、パターンマッチングによる相関係数やオプティカルフロー（optical flow）のベクトル長であってもよい。
【００３０】
重み係数算出部３４３は、第１中間画像と第２中間画像との画素値差に応じた重み係数を算出する。より詳細には、重み係数算出部３４３は、既定の規則に基づいて特徴量ＴＲ（ｘ，ｙ）から重み係数ｗ（ｘ，ｙ）を画素毎に算出する。重み係数ｗ（ｘ，ｙ）は、例えば、以下の（１）式で表されるシグモイド関数を利用して算出される。
【００３１】
ｗ（ｘ，ｙ）＝１．０／（１．０＋  
ｅｘｐ（Ｂｅｔａ＊（Ａｌｐｈａ−ＴＲ（ｘ，ｙ））））…（１）
ここで、ＡｌｐｈａとＢｅｔａとはそれぞれ、入力部３８を介して任意の値に設定可能なパラメータである。例えば、Ａｌｐｈａは４００、Ｂｅｔａは０．０２に設定される。
【００３２】
結果画像発生部３４４は、重み係数に基づいて第１中間画像と第２中間画像との重み付け加算に関する結果画像を発生する。より詳細には、結果画像発生部３４４は、以下の（２）式に従って重み係数ｗ（ｘ，ｙ）に基づく、中間画像ＯＲＧ（ｘ，ｙ）と中間画像ＨＡＬＦ（ｘ，ｙ）との重み付け加算を実行する。例えば、中間画像ＯＲＧ（ｘ，ｙ）には、重み（１−ｗ（ｘ，ｙ））が掛けられ、中間画像ＨＡＬＦ（ｘ，ｙ）には、重みｗ（ｘ，ｙ）が掛けられる。このような重み付け加算により結果画像ＲＥＳＵＬＴ１（ｘ，ｙ）が発生される。
【００３３】
ＲＥＳＵＬＴ１（ｘ，ｙ）＝（１−ｗ（ｘ，ｙ））＊ＯＲＧ（ｘ，ｙ）  
＋ｗ（ｘ，ｙ）＊ＨＡＬＦ（ｘ，ｙ）…（２）
次に、第１実施形態に係るＸ線ＣＴ装置の動作例を説明する。第１実施形態に係るスキャン方式は、ヘリカルスキャンにも円軌道スキャンにも適用可能である。
【００３４】
まずは、ヘリカルスキャンにおける架台１０の動作例について説明する。ヘリカルスキャンにおいて制御部３１は、回転フレーム１１を繰り返し回転するために回転駆動部１５を制御する。回転フレーム１１の連続回転により、Ｘ線管１２とＸ線検出器１３とが回転軸Ｚ回りに連続回転される。回転フレーム１１の回転と同時に、制御部３１は、回転フレーム１１の１回転当たりの天板２１の移動量に基づいて天板駆動部２３を制御し、天板２１を体軸Ｚに沿って移動する。回転フレーム１１の回転中、制御部３１は、高電圧発生部１４を制御してＸ線管１２からＸ線を繰り返し発生させる。Ｘ線管１２から発生されたＸ線は、被検体Ｐを透過し、Ｘ線検出器１３中のＸ線検出素子に検出される。Ｘ線検出素子は、検出されたＸ線の強度に応じた電気信号を発生する。ＤＡＳ１７は、制御部３１による制御のもと、Ｘ線検出素子を介して、電気信号に基づく投影データを収集する。
【００３５】
このように回転フレーム１１の回転、天板２１の移動、Ｘ線の発生、及び投影データの収集が繰り返されることにより、ヘルカルスキャンが実行される。
【００３６】
次に円軌道スキャンにおける架台１０の動作例について説明する。円軌道スキャンにおいて制御部３１は、回転フレーム１１を繰り返し回転するために回転駆動部１５を制御する。回転フレーム１１の連続回転により、Ｘ線管１２とＸ線検出器１３とが回転軸Ｚ回りに連続回転される。回転フレーム１１の回転中、制御部３１は、天板２１を停止させている。また、回転フレーム１１の回転中、制御部３１は、高電圧発生部１４を制御してＸ線管１２からＸ線を繰り返し発生させる。Ｘ線管１２から発生されたＸ線は、被検体Ｐを透過し、Ｘ線検出器１３中のＸ線検出素子に検出される。Ｘ線検出素子は、検出されたＸ線の強度に応じた電気信号を発生する。ＤＡＳ１７は、制御部３１による制御のもと、Ｘ線検出素子を介して、電気信号に基づく投影データを収集する。
【００３７】
このような回転フレーム１１の回転、Ｘ線の発生、及び投影データの収集により、円軌道スキャンが繰り返し実行される。なお、円軌道スキャンを繰り返し行うスキャン方式は、ダイナミックスキャンとも呼ばれている。本実施形態は、単一の円軌道スキャンにも複数回の円軌道スキャン（ダイナミックスキャン）にも適用可能である。
【００３８】
上述のように、ヘリカルスキャンや円軌道スキャンが実行されるとＤＡＳ１７により投影データが収集される。収集された投影データは、Ｉ／Ｆ部３２を介して投影データ記憶部３３に記憶される。再構成部３４は、投影データ記憶部３３に記憶されている投影データを読み出し、読み出された投影データに基づいて、再構成断面に関する結果画像（アキシャル断面画像）を再構成する。
【００３９】
以下図３を参照しながら、再構成部３４により行われる、第１実施形態に係る結果画像の発生処理の動作例を説明する。なお、再構成断面は、予め自動的に又は入力部３８を介して設定されているものとする。なお以下の説明を具体的に行うため、第１中間画像は中間画像ＯＲＧ（ｘ，ｙ）であり、第２中間画像は中間画像ＨＡＬＦ（ｘ，ｙ）であるものとする。
【００４０】
まず、中間画像発生部３４１は、ＤＡＳ１７で収集された投影データを投影データ記憶部３３から読み出す。ステップＳ３０１において中間画像発生部３４１は、読み出された投影データの中から、再構成対象のｚ位置に関する再構成断面の画像再構成に寄与可能なフル投影データセットを抽出する。ステップＳ３０２において中間画像発生部３４１は、フル投影データセットにデータ冗長度補正の重み付けを適用して、重み付けされたフル投影データセットを発生し、フィルタ＋３次元逆投影法により重み付けされたフル投影データセットから中間画像ＯＲＧ（ｘ，ｙ）を発生する。またステップＳ３０３において中間画像発生部３４１は、ステップＳ３０２において抽出されたフル投影データセットの中から、ハーフ投影データセットを抽出する。ステップＳ３０４において中間画像発生部３４１は、ステップ３０２と同様に、ハーフ投影データセットにデータ冗長度補正の重み付けとフィルタ＋３次元逆投影法とを施し、中間画像ＨＡＬＦ（ｘ，ｙ）を発生する。
【００４１】
中間画像ＯＲＧ（ｘ，ｙ）と中間画像ＨＡＬＦ（ｘ，ｙ）とが発生されるとステップＳ３０５が行われる。ステップＳ３０５において特徴量算出部３４２は、中間画像ＯＲＧ（ｘ，ｙ）とＨＡＬＦ（ｘ，ｙ）とに基づいて特徴量ＴＲ（ｘ，ｙ）を算出する。
【００４２】
ステップＳ３０６において、重み係数算出部３４３は、ステップＳ３０５において算出された特徴量ＴＲ（ｘ，ｙ）を（１）式に適用して重み係数ｗ（ｘ，ｙ）を算出する。そしてステップＳ３０７において結果画像発生部３４４は、ステップＳ３０６において算出された重み係数ｗ（ｘ，ｙ）を利用して、（２）式に示す重み付け加算を中間画像ＯＲＧ（ｘ，ｙ）と中間画像ＨＡＬＦ（ｘ，ｙ）とに実行する。この重み付け加算により、再構成断面に関する結果画像ＲＥＳＵＬＴ１（ｘ，ｙ）が発生される。
【００４３】
１つの結果画像ＲＥＳＵＬＴ１（ｘ，ｙ）が得られると、再び他のＺ位置に関する再構成断面についてステップＳ３０１〜Ｓ３０７が繰り返される。これによりスキャン範囲に含まれる任意の再構成断面について結果画像ＲＥＳＵＬＴ１（ｘ，ｙ）が得られる。
【００４４】
次に第１実施形態の効果について説明する。
【００４５】
上記のように本実施形態に係る中間画像発生部３４１は、第１投影データセットに基づいて第１中間画像を発生し、第２投影データセットに基づいて第２中間画像を発生する。ここで、第１中間画像と第２中間画像とは、同一の再構成断面に関する。また、第２投影データセットのビュー数は、第１投影データセットのビュー数に比して少ない。第２中間画像は、第１中間画像に比して時間分解能が高い。結果画像発生部３４４は、第１中間画像と第２中間画像との重み付け加算に関する結果画像を発生する。
【００４６】
重み係数は、（１）式に示すように特徴量に依存する。特徴量は、第１中間画像と第２中間画像との画素値差に依存する。従って、重み係数は、画像化対象の動きの度合いに応じて変化するといえる。すなわち再構成部３４は、画像化対象の動きの度合いに応じて、第１中間画像による結果画像への寄与度合い及び第２中間画像による結果画像への寄与度合、すなわち、重み係数ｗを自動的に調整することができる。
【００４７】
具体的に、スキャン方式がヘリカルスキャンであり、画像ノイズ低減のためにビームピッチが比較的遅い１以下であり、投影データのビュー数が１回転分以上ある場合を考える。特徴量ＴＲが大きい場合、ビュー数の少ない第２投影データセットに基づく第２中間画像は、ビュー数の多い第１投影データセットに基づく第１中間画像よりも結果画像に寄与する。これにより結果画像の時間分解能が改善される。例えば、肺野は、心臓の拍動に伴って激しく動く。従って第１実施形態により発生された肺野に関する結果画像は、従来に比して時間分解能が改善されており、画像ノイズを多く含まない。また、特徴量ＴＲが小さい場合、第１中間画像は、第２中間画像よりも結果画像に寄与する。これにより結果画像の画像ノイズが低減される。例えば、頭部は、スキャン中にあまり動かない。従って第１実施形態により発生された頭部に関する結果画像は、従来にして画像ノイズが低減されている。また、第１中間画像は第２中間画像よりも多くの投影データを必要とするので、特徴量ＴＲが小さい場合、データ利用効率の低下を防止できる。
【００４８】
かくして第１実施形態によれば、画像ノイズを悪化させることなく、時間分解能を改善することができるＸ線ＣＴ装置及び画像処理装置を提供することができる。
【００４９】
なお上述の実施形態において画像処理装置３０は、Ｘ線ＣＴ装置に搭載されているものとした。しかしながら、第１実施形態はこれに限定されない。例えば、画像処理装置３０は、Ｘ線ＣＴ装置にネットワークを介して接続された画像処理専用のワークステーションであってもよい。
【００５０】
（第２実施形態）
第２実施形態に係る再構成部３４は、単一の第１中間画像と複数の第２中間画像とに基づいて結果画像を発生する。
【００５１】
以下、図４を参照しながら、再構成部３４により行われる、第２実施形態に係る結果画像の発生処理の動作例を説明する。なお、再構成断面は、予め自動的に又は入力部３８を介して設定されているものとする。また、第２実施形態に係る第１投影データセットと第２投影データセットとは、上述の（Ａ≧ａ）＞（ｂ≧Ｂ）の制限を満たせばよい。なお以下の説明を具体的に行うため、第１投影データセットに基づく第１中間画像は、フル投影データセットに基づく中間画像ＯＲＧであり、第２投影データセットに基づく第２中間画像は、ハーフ投影データセットに基づく中間画像ＨＡＬＦであるとする。また、第２実施形態に係るスキャン方式は、円軌道スキャン（ダイナミックスキャン）とヘリカルスキャンとのいずれにも適用可能である。
【００５２】
図４に示すように、ステップＳ４０１において中間画像発生部３４１は、投影データの中から、再構成断面における画像再構成に寄与可能なフル投影データセット（再構成断面の画像再構成に寄与可能な全てのビューを含む投影データセット）を抽出する。ステップＳ４０２において中間画像発生部３４１は、フル投影データセットに基づいて中間画像ＯＲＧを発生する。より詳細には、ステップＳ４０２において中間画像発生部３４１は、フル投影データセットに、第１実施形態と同様のデータ冗長度補正の重み付けとフィルタ＋３次元逆投影法とを施し、中間画像ＯＲＧ（ｘ，ｙ，ｚ）を発生する。
【００５３】
ステップＳ４０３において中間画像発生部３４１は、ステップＳ４０１において抽出されたフル投影データセットの中から、複数のハーフ投影データセット（１８０°＋ファン角分の投影データ）を抽出する。各ハーフ投影データセットは、ビュー中心、換言すれば、投影データの収集時刻が異なる。すなわち、複数のハーフ投影データセットはそれぞれ、複数の収集時刻に関する。複数のハーフ投影データセットは、共通の再構成断面ｚを含む。ステップＳ４０４において中間画像発生部３４１は、具体的には、ビュー中心位置を変えながらｎ個のハーフ投影データセットをフル投影データセットの中から抽出する。ステップＳ４０４において中間画像発生部３４１は、ｎ個のハーフ投影データセットに基づいてｎ個の中間画像ＨＡＬＦをそれぞれ発生する。より詳細には、ステップＳ４０４１において中間画像発生部３４１は、１番目のハーフ投影データセットに、第１実施形態と同様のデータ冗長度補正の重み付けとフィルタ＋３次元逆投影法とを施し、中間画像ＨＡＬＦ（ｘ，ｙ，ｚ，１）を発生する。同様にして、ステップＳ４０４２において中間画像発生部３４１は、２番目のハーフ投影データセットに基づいて中間画像ＨＡＬＦ（ｘ，ｙ，ｚ，２）を発生する。このようにして全てのｎ個のハーフ投影データセットの各々について中間画像ＨＡＬＦを発生する。ｎ個の中間画像ＨＡＬＦは、互いに異なるビュー中心を有しているので、互いに異なる収集時刻に属しているといえる。
【００５４】
次にステップＳ４０５において特徴量算出部３４２は、ｎ個の中間画像ＨＡＬＦ（ｘ，ｙ，ｚ，１）…（ｘ，ｙ，ｚ，ｎ）に基づいて時間分解能優先型の中間画像ＴＲ（ｘ，ｙ，ｚ）を発生する。このように特徴量算出部３４２は、時間分解能優先型の中間画像ＴＲの発生部として機能する。具体的には、特徴量算出部３４２は、ｎ個の中間画像ＨＡＬＦから最も時間分解能が良い中間画像ＴＲ（ｘ，ｙ，ｚ）を算出する。時刻ｔの画像と時刻ｔ＋１の画像との差分が最小であれば、時刻ｔの画像あるいは時刻ｔ＋１の画像は、画像化対象の時間経過に伴う動きが少ない、すなわち、最も時間分解能が良いことを意味する。具体的には、（３）式に従って中間画像ＴＲ（ｘ，ｙ，ｚ）が算出される。
【数１】
0005619525.tif 000002
【００５５】
すなわち、特徴量算出部３４２は、時間的に連続する２つの収集時刻ｔの画像とｔ＋１の画像とについて、複数の画素の各々の輝度値の差分の絶対値を算出し、算出された複数の差分の絶対値の総和を算出する。次に特徴量算出部３４２は、全ての収集時刻の組について差分の絶対値の総和を計算する。そして特徴量算出部３４２は、差分の絶対値の総和が最小となるような時刻の画像を特定する。特定された画像は、中間画像ＴＲ（ｘ，ｙ，ｚ）として扱われる。このように特徴量算出部３４２は、複数の中間画像ＨＡＬＦの中から画素値変化が最も少ない画像ＨＡＬＦを時間分解能優先型の中間画像ＴＲとして特定する。
【００５６】
なお、中間画像ＴＲの算出方法は上記の方法のみに限定されない。例えば、画素値変化として、輝度値の差分の絶対値の総和を用いずに、パターンマッチングによる相関係数の総和やオプティカルフローのベクトル長の総和であっても良い。
【００５７】
また、一枚の画像を構成する全ての画素の総和値を考慮する必要はなく、画素毎に計算してもよい。例えば、画素Ａについては時刻ｔＡの画像の画素値を利用し、画素Ｂについては時刻ｔＢの画像の画素値を利用してもよい。このように特徴量算出部３４２は、複数の中間画像ＨＡＬＦを構成する複数の画素の各々について、画素値変化が最小の画素を特定し、特定された画素に基づいて中間画像ＴＲを発生してもよい。
【００５８】
特徴量算出部３４２は、予め画像化対象のＣＴ値が既知の場合、このＣＴ値を利用してフィルタリングを行い、ノイズとの区別を行うなどの施策を追加してもよい。
【００５９】
ステップＳ４０６において重み係数算出部３４３は、中間画像ＯＲＧ（ｘ，ｙ，ｚ）と中間画像ＴＲ（ｘ，ｙ，ｚ）と重み係数ｗ（ｘ，ｙ，ｚ）を画素毎に算出する。重み係数は、例えば、上述の（１）式に従って算出される。なおこの場合、（１）式の（ｘ，ｙ）を（ｘ，ｙ，ｚ）に拡張する必要がある。
【００６０】
ステップＳ４０７において結果画像発生部３４４は、重み係数に基づいて中間画像ＯＲＧと時間分解能優先型の中間画像ＴＲとの重み付け加算に関する結果画像を発生する。具体的には、結果画像発生部３４４は、以下の（４）式に従って重み係数ｗ（ｘ，ｙ，ｚ）に基づく、中間画像ＯＲＧ（ｘ，ｙ，ｚ）と中間画像ＴＲ（ｘ，ｙ，ｚ）との重み付け加算を実行する。例えば、中間画像ＯＲＧ（ｘ，ｙ，ｚ）には、重み（１−ｗ（ｘ，ｙ，ｚ））が掛けられ、中間画像ＴＲ（ｘ，ｙ，ｚ）には、重みｗ（ｘ，ｙ，ｚ）が掛けられる。このような重み付け加算により結果画像ＲＥＳＵＬＴ２（ｘ，ｙ，ｚ）が発生される。
【００６１】
ＲＥＳＵＬＴ２（ｘ，ｙ，ｚ）＝  
（１−ｗ（ｘ，ｙ，ｚ））＊ＯＲＧ（ｘ，ｙ，ｚ）  
＋ｗ（ｘ，ｙ，ｚ）＊ＴＲ（ｘ，ｙ，ｚ）…（４）
１つの結果画像ＲＥＳＵＬＴ２（ｘ，ｙ）が得られると、再び他のＺ位置に関する再構成断面についてステップＳ４０１〜Ｓ４０７が繰り返される。これによりスキャン範囲に含まれる任意の再構成断面について結果画像ＲＥＳＵＬＴ２（ｘ，ｙ，ｚ）が得られる。
【００６２】
上記説明により第２実施形態に係る再構成部３４は、単一の第１中間画像と複数の第２中間画像とに基づいて結果画像を発生する。この際、再構成部３４は、複数の第２中間画像に基づいて時間分解能優先型の中間画像を発生し、第１中間画像と時間分解能優先型の中間画像とに基づいて結果画像を発生する。
【００６３】
上述のように、時間分解能優先型の中間画像は、複数の第２中間画像のうちの、最も時間経過に伴う動きが少ない画素領域から構成される画像である。換言すれば、時間分解能優先型の中間画像は、複数の第２中間画像のうちの、最も時間分解能が良い画素領域から構成される画像である。すなわち時間分解能優先型の中間画像は、典型的には、第２中間画像よりも時間分解能が良い。
【００６４】
第２実施形態に係る再構成部３４は、画像化対象の動きの度合いに応じて、第１中間画像による結果画像への寄与度合い及び時間分解能優先型の中間画像による結果画像への寄与度合、すなわち、重み係数ｗを自動的に調整することができる。
【００６５】
画像化対象の動きが大きい場合、第１中間画像よりも時間分解能優先型の中間画像の方がより結果画像に寄与する。これにより結果画像の時間分解能が第１実施形態に比して改善される。画像化対象の動きが小さい場合、第１中間画像は、時間分解能優先型の中間画像よりも結果画像に寄与する。これにより結果画像の画像ノイズが低減される。時間分解能優先型の中間画像は、第２中間画像に比して多くの投影データを必要とするので、第１実施形態に比して第２実施形態は、データ利用効率が向上する。
【００６６】
かくして第２実施形態によれば、画像ノイズを悪化させることなく、時間分解能を改善することができるＸ線ＣＴ装置及び画像処理装置を提供することができる。
【００６７】
なお上述の実施形態において画像処理装置は、Ｘ線ＣＴ装置に搭載されているものとした。しかしながら、第２実施形態はこれに限定されない。例えば、画像処理装置は、Ｘ線ＣＴ装置にネットワークを介して接続されたワークステーションであってもよい。
【００６８】
また、画像化対象の動きが比較的小さい場合、複数の第２中間画像の平均画像が時間分解能優先型の中間画像として扱われても良い。平均画像は、上述の時間分解能優先型の中間画像に比して多くの投影データを利用して発生される。従って結果画像の画像ノイズの向上とデータ利用効率の向上とが実現される。
【００６９】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７０】
１０…架台、１１…回転フレーム、１２…Ｘ線管、１３…Ｘ線検出器、１４…高電圧発生部、１５…回転駆動部、１６…絞り駆動部、１７…ＤＡＳ、２０…寝台、２１…天板、２２…基台、２３…天板駆動部、３０…画像処理装置、３１…制御部、３２…Ｉ／Ｆ部、３３…投影データ記憶部、３４…再構成部、３５…画像記憶部、３６…画像処理部、３７…表示部、３８…入力部、１６１…絞り、３４１…中間画像発生部、３４２…特徴量算出部、３４３…重み係数算出部、３４４…結果画像発生部
【図１】
0005619525.tif 000003
【図２】
0005619525.tif 000004
【図３】
0005619525.tif 000005
【図４】
0005619525.tif 000006